|阿里自动驾驶“翻车”？

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作者| 宇多田
出品| 虎嗅科技组
封面来自视觉中国
这个周末，不少自动驾驶技术人悄悄地在朋友圈或群里发了这样一张照片。
上周五，一位产业人士就发给我们了这张图（下图）：阿里达摩院此前重推的自动驾驶物流小车“小蛮驴”最近在某大学校园里，直接驶入了一片填埋时间不长的、湿漉漉的水泥地，当场翻车，引发学生们哄笑围观。
而这个看起来完全由技术引发的“车祸” ，引发了工程师们毫不留情的嘴炮。
有人向虎嗅这样吐槽：“这小车上装有国内某头部公司的32线激光雷达，竟然还能跑出这样的水平，佩服至极。 ”
来自学校人士的拍摄
虽然是在相对封闭的某大学校园内，但实际情况远远比我们眼睛看到的更为复杂。因此，虎嗅联系沟通了多位工程师，从多个角度分析一下这个小车的“莽撞行为”：
一位工程师认为，这里面存在算法问题，或者说“小车的算法都做的比较简单，没什么技术含量” 。通常来说，对于正常的乘用车和商用车，这种地面应该是判定为镜面反射，按水面处理。
但也有人帮阿里说了句话：“这不能全怪小车，因为这是一个不多见的Corner Case ，乘用车也一样，要做针对性处理。特别是等到水泥八成干后，没有了反光，很有可能并不会判断为水。 ”
【|阿里自动驾驶“翻车”？】此外，也有人把重点放在了学校的工程处理问题上——道路竟然没有更严密的围栏设施。
“学校为什么不采取有效方式来避免？如果有盲人、小孩怎么办，晚上一脚踏空怎么办？”
不过，从小车驶进水泥地的方向来看，在驶入前，在其右前方是有一个红色路锥（那么，在只识别到红色路锥时，是否就应该提高小车的识别和警示等级？），前方其实也围有一条红色警戒线；
另外，在相对封闭而非公开道路的校园里，绝大部分人是在校学生与老师（也会有家属，不排除有小孩），识别水泥地轻而易举，是否需要做极为严密的围护处理，也是一个需要思考的因素。
最后，对于自动驾驶本身来说，按理说应该保证有多层冗余，譬如有摄像头和激光雷达做实时识别，还需要有高精地图做“打底”——通常都会把所在区域的地图先提前“绘制”一遍。
换句话说，这三层都发生了错误，才会导致小车直接驶入水泥地：
要么摄像头和普通防撞雷达识别不了（不清楚这个小车有没有普通雷达）；
要么32线激光雷达没发挥什么作用——有工程师表示，在细长的红色警戒线飘动时，激光雷达很难“识别”到。事实上这枚激光雷达也并不高端。
要么地图好几天没更新了——毕竟有“雷区” ，如果地图提前做升级修正，可能就会避免这样的情况。
工程师如果进行远程控制，可以应对这种情况，但可能性并不大。
当然，我们不能奢求一辆成本低廉的物流小车配置乘用车级别的硬件与算法（摊手）。
校园里学生在阿里菜鸟小车上取快递
实际上，国内物流小车赛道，是一个有市场，但略显尴尬的赛道——
首先，这种封闭园区的物流小车，在“人身安全”和“速度”等方面面对的技术难度，跟公开道路的乘用车与商用车绝不是一个量级，它虽然可以被称为“自动驾驶” ，但跟很多楼底大厅到处转悠的洒扫服务机器人没有本质区别。
当然，有人说，其技术难度集中在“人机交互”层面，但目前大多服务机器人都基本做到了“遇见人避让或停在原地” ，那么这项技术的门槛便不会如我们想像中难以跨越。
其次，很明显，对于物流小车生产商来说，商业模式就是“卖车” ，业内甚至还流传过“为了做营收，投资人拼命帮自己所投物流小车公司卖车”的故事。
但这类小车的销售规模如何扩大（这里并非指量产难度）？其天花板在哪里？
根据阿里小蛮驴在2021年10月的官方消息：“小蛮驴完成了“从0到1”的量产爬坡，销售350多台，进入200多所高校和社区” 。这个数字是发布1年后的成果。